Die Investoren aus der vierten Finanzierungsrunde setzen sich zusammen aus dem weltgrößten Vermögensverwalter BlackRock, Untitled Investments, The Tudor Group, einer Einzelinvestition der US-amerikanischen Biotechnologie Unternehmerin Anne Wojcicki sowie bestehenden Investoren, darunter unter anderem Millennium Technology Value Partners, Unbound und Coatue Management.  Dieses neue Kapital verdoppelt die bisherige Investition in das stark wachsende Start-Up und bringt die Gesamtfinanzierung von Deep Instinct inzwischen auf 200 Millionen Dollar. Die neue Finanzierungsrunde soll dabei die ambitionierten Wachstumspläne des Unternehmens für 2021 und darüber hinaus weiter vorantreiben.  

„Während wir in eine neue Phase des Hyperwachstums eintreten, wird diese Investitionsrunde unsere Fähigkeit zur Markterschließung erheblich erweitern und gleichzeitig unsere erstklassigen Forschungs- und Produktentwicklungsteams für Deep Learning ausbauen“, sagte Guy Caspi, CEO von Deep Instinct. „Sie werden sich darauf konzentrieren, die einzigartige Deep-Learning-Plattform des Unternehmens über den Endpunkt hinaus in den Bereichen Cloud, Netzwerk und Storage weiterzuentwickeln, um die steigenden Anforderungen unserer Kunden angesichts immer komplexerer Bedrohungen und Sicherheitsverletzungen zu erfüllen.“

Deep Instinct schützt Kunden in Nordamerika, Europa und dem asiatisch-pazifischen Raum, wobei sich die Zahl der Unternehmenskunden im letzten Jahr verdreifacht hat, einschließlich strategischer Gewinne mit mehreren Global-2000-Unternehmen im ersten Quartal 2021.

„Nachdem ich 20 Jahre lang Unternehmen an die Börse gebracht habe und von Beginn an bei Deep Instinct involviert bin, bin ich überzeugt, dass die Vorteile unserer Deep-Learning-Technologie die Cybersicherheitsbranche wesentlich verändern wird. Unsere Plattform wird sich in den nächsten Jahren zu einer wesentlichen Sicherheitskomponente entwickeln“, ist Lane Bess, Chairman von Deep Instinct, überzeugt. „Mit der Unterstützung unserer Investoren wird Deep Instinct als einziges Unternehmen, das Deep-Learning-Cyber-Prognose- und Präventionsfunktionen entwickelt, weiter wachsen – und Unternehmen im Wesentlichen gegen Cyber-Schwachstellen immunisieren.”

Ähnlich wie autonome Fahrzeuge, Spracherkennung und Empfehlungssysteme bereits Deep Learning nutzen, um ihre Anwendungen zu beschleunigen, leistet Deep Instinct Pionierarbeit bei der Einführung von Deep Learning im Cybersicherheitssektor. Angesichts der Tatsache, dass laut dem State of Endpoint Security Risk Report des US-amerikanischen Ponemon Institute 80 Prozent der erfolgreichen Sicherheitsverletzungen auf Zero-Day-Angriffe (Angriffe, die am selben Tag erfolgen, an dem die hierbei ausgenutzte Schwachstelle in der entsprechenden Software entdeckt wird) zurückzuführen sind, ist die Notwendigkeit eines transformativen auf Deep Learning gestützten Sicherheitsansatzes entscheidender als je zuvor.

Führend bei der Expansion von Deep Learning für die Cybersicherheit

Die Cybersecurity-Plattform von Deep Instinct nutzt End-to-End-Deep-Learning, um sich auf die Abwehr von Bedrohungen zu fokussieren und ist damit die effizienteste und effektivste Cybersecurity-Lösung auf dem Markt. Deep Instinct stoppt unbekannte, nie zuvor gesehene Bedrohungen in weniger als 20 Millisekunden und reduziert False Positives (Falschmeldungen) um 99 Prozent – die niedrigste Rate in der Branche. Das Vertrauen des Unternehmens spiegelt sich in der branchenweit ersten False-Positive-Garantie und größten Ransomware-Garantie wieder, die von der Munich Re abgesichert wird. Die Nullzeit-Cybersicherheitslösung von Deep Instinct basiert auf dem einzigen Deep-Learning-Framework, das speziell dafür entwickelt wurde, dateibasierte Bedrohungen schneller als andere Endpunktlösungen zu verarbeiten.

Return on Investment bei 446 Prozent

Laut der Total Economic Impact™ (TEI)-Studie von Forrester Consulting über die Advanced Endpoint Security Solution von Deep Instinct ließen sich für ein Unternehmen bei der Nutzung dieser Technologie über einen Zeitraum von drei Jahren Vorteile in Höhe von 3,5 Millionen US-Dollar gegenüber Kosten in Höhe von 0,6 Millionen US-Dollar erzielen. Das entspricht einem Kapitalwert (NPV) von 2,9 Millionen US-Dollar und einen ROI von 446 Prozent.

Für den Vorsitzenden des European Institute für Computer Anti-Virus Research (EICAR) und ehemaligen Sicherheitsexperten der NATO, Rainer Fahs ist IT-Sicherheit ein sich ständig veränderndes, evolutionäres Umfeld, das durch die voranschreitende Digitalisierung immer komplexer wird. „Deep Learning ist tatsächlich der neueste Schritt in Richtung InfoSec-Reife. Die Nutzung von KI-Funktionen, um die Infrastrukturen von Unternehmen vor Angriffen zu schützen und die Anzahl der „False Positives“ zu reduzieren, verändert das Spiel im Kampf gegen Malware. Wir brauchen mehr Automatisierung, um auf die sich ständig weiterentwickelnden und immer raffinierteren Angriffe vorbereitet zu sein. Das verschafft den Cyber-Spezialisten in Unternehmen mehr Freiraum und Flexibilität, um mehr strategische Analysen und Verteidigungskonzepte unterstützen zu können“, so Fahs.

* Der Fall basierte auf einer gemischten Organisation mit 7.000 Endpunkten und einem 15-köpfigen Security Operations Team mit Hauptsitz in den USA.